原文:(二)特征匹配

特征匹配 特征匹配,又可以稱之為數據關聯。在圖像領域中,特征匹配的作用非常大。比如: 在圖像拼接中,需要進行特征匹配,方便求出單應矩陣以拼接兩幅圖像 在三維重建中,需要進行特征匹配,方便求出變換矩陣以及三角化特征點 在圖像檢索中,可以通過特征點在數據庫中檢索,查找到特征匹配數量最多的識別結果 ... 檢索部分暫時不提,畢竟涉及到了復雜的數據結構。並且在SLAM中用的並不多,雖然在回環檢測中需要用 ...

2020-03-12 15:03 0 614 推薦指數:

查看詳情

Python 圖片匹配特征匹配

原文:https://blog.csdn.net/zhuisui_woxin/article/details/84400439 安裝相應版本的庫(注意:對庫安裝的版本有特殊要求): 如果需要卸 ...

Sat Apr 04 00:41:00 CST 2020 0 3110
SIFT特征匹配處理

一、SIFT算法特征原理 SIFT即尺度不變特征轉換,它用來檢測圖像的局部性特征,在空間尺度中尋找極值點,提取這點的位置、尺度、旋轉不變量。這些關鍵點是一些十分突出,不會因光照和噪音等因素而變化的點,如角點、邊緣點、暗區的亮點及亮區的暗點等,所以與影像的大小和旋轉無關,對光線、噪聲、視角改變 ...

Mon Mar 18 05:03:00 CST 2019 0 1944
OpenCV 之 特征匹配

OpenCV 中有兩種特征匹配方法:暴力匹配 (Brute force matching) 和 最近鄰匹配 (Nearest Neighbors matching) 它們都繼承自 DescriptorMatcher,是基於特征描述符距離的匹配,根據描述符的不同,距離可以是 ...

Sat Aug 14 05:31:00 CST 2021 0 351
(三)ORB特征匹配

ORBSLAM2匹配方法流程   在基於特征點的視覺SLAM系統中,特征匹配是數據關聯最重要的方法。特征匹配為后端優化提供初值信息,也為前端提供較好的里程計信息,可見,若特征匹配出現問題,則整個視覺SLAM系統必然會崩掉。因此,本系列將特征匹配獨立成一講進行分析。   ORBSLAM2中 ...

Thu Apr 18 06:08:00 CST 2019 0 723
sift特征匹配步驟

SIFT/SURF為了實現不同圖像中相同場景的匹配,主要包括三個步驟: 1. 尺度空間的建立; 2.特征點的提取; 3.利用特征點周圍鄰域的信息生成特征描述子; 4.特征匹配。 SIFT 1.生成高斯差分金字塔(DOG),尺度空間構建   (1)通過對原始圖像進行尺度變換,獲得圖像 ...

Fri Jul 03 02:04:00 CST 2020 0 657
SIFT特征匹配與檢索

1.SIFT簡介 SIFT的英文全稱叫Scale-invariant feature transform,也叫尺度不變特征變換算法,是由David Lowe 先提出的,也是過去十年中最成功的圖像局部描述子之一。SIFT 特征包括興趣點檢測器和描述子。SIFT 描述子具有非常強穩健性,這在 ...

Sun Mar 08 22:49:00 CST 2020 0 1012
特征檢測和特征匹配方法

一幅圖像中總存在着其獨特的像素點,這些點我們可以認為就是這幅圖像的特征,成為特征點。計算機視覺領域中的很重要的圖像特征匹配就是一特征點為基礎而進行的,所以,如何定義和找出一幅圖像中的特征點就非常重要。這篇文章我總結了視覺領域最常用的幾種特征點以及特征匹配的方法。 在計算機視覺領域,興趣點 ...

Sat Nov 11 02:45:00 CST 2017 0 19576
特征匹配算法

匹配: 暴力匹配(漢明距離):顧名思義,取a圖中一個點,依次計算與b圖中所有點的距離,找出距離最近點 FLANN 快速最近鄰匹配:實現原理:對高維數據依次以其中一維作為划分依據將所有點構建一個KD-Tree,從集合中快速查找。效率比暴力匹配高的多。 去粗取精:匹配錯誤 ...

Fri Mar 20 19:06:00 CST 2020 0 698
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM